带有恶化率的可拒绝单机排序及批配送

首次考虑了加工时间带有线性恶化率的可拒绝单机排序及其批配送的问题.如果工件被拒绝,则要付出一定的拒绝费用;如果工件被接受,则要安排加工并配送.目标函数是极小化接受工件的加权总完工时间或最大延误时间,配送费用与拒绝工件的拒绝费用这三部分的和,我们不仅证明了这些问题都是NP-hard的,而且还提出了基于动态规划的伪多项式时间算法.     

工件可拒绝平行机排序

考虑工件有到达时间并且可拒绝的m台无界平行批处理机最小化最大完工时间的排序问题.如果拒绝一个工件,要花费一定的惩罚费用;如果接受这个工件,在m台机器中的一台上分批加工,定义一批的加工时间为这批中所包含的最长工件的加工时间.目标函数是最小化接受工件的最大完工时间与拒绝工件的费用之和.当m是一个给定的数时,给出了这个问题的一个拟多项式时间算法和一个完全多项式时间近似方案.     

带有准备时间的可拒绝供应链排序

考虑可拒绝排序中生产与配送的集成问题.有一个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件.机器在加工不同种类的工件前要有一个准备时间.对于客户的工件制造商可以选择接受或拒绝加工,但当工件被拒绝时制造商需要支付相应的拒绝费用.每个工件有自己的工期并且生产完成后需要配送到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.该文研究了排序理论中几个主要的目标函数,给出了相应的动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

基于成比例退化效应的单机供应链排序问题

研究具有退化效应的供应链排序问题.工件的实际加工时间是关于该工件开始时间的成比例线性增函数,工件在机器上加工完后被分批配送到相应的客户.两个目标分别是极小化总完工时间加总配送费用和极小化加权总完工时间加总配送费用.分别给出了两个问题最优序的性质,设计了动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。
     

机器带有不可用区间的可拒绝平行机排序问题（英文）

主要研究了机器带有拒绝和不可用区间的可拒绝排序问题.针对这一问题的两种情形进行研究.一方面,考虑了每台机器有一个不可用区间,且目标函数是极小化总完工时间与拒绝费用之和的平行机排序问题.另一方面,考虑了工件的实际加工时间是开始时间的按比例函数的平行机排序问题,并且每台机器在一段特定的区间内不可用.当然,可以通过支付拒绝惩罚费用而拒绝加工工件,这一问题的目标是极小化总加权完工时间与拒绝费用之和.对于以上两个问题,分别给出了时间复杂性为O(nm(∏mi=1Si)(P_n)~m)和O(n∏mi=1(S_i-t_0)∏mi=1T_i(A_n)~m)的伪多项式时间动态规划算法.     

带有退化、拒绝和不可用区间的单机排序问题

【目的】考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的单机排序问题。【方法】假设工件有不同的基本加工时间和相同的退化率,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付拒绝惩罚,机器在给定的时间区间内是不可用的且工件不可恢复。目标是极小化接受工件的总完工时间与被拒绝工件的总拒绝惩罚之和。【结果】对于这个NP-难问题,在不可用区间前、后,工件按照基本加工时间a_j的非减顺序排列可以得到最优解,给出一个拟多项式时间动态规划算法和一个完全多项式时间近似策略。【结论】推广了已有文献的模型。     

极小化加权总完工时间的工件可拒绝排序 (运筹学与控制论)

经典的排序问题要求工件都必须进行加工,然而在实际中有时候由于一些特殊的原因可以考虑工件不加工。例如,加工时间非常大,或加工所需费用非常高,于是就不加工这一工件,而是通过支付一定的费用后送到外边"外加工"或购买更合算,这类问题称为工件可拒绝排序问题。需要研究的任务是怎样选择工件在机器上进行加工或拒绝,并且如何安排被接受加工工件的加工次序使给定的目标函数值最优。本文研究了工件可拒绝排序中,目标函数是有限的总惩罚费用(总惩罚费用约束下)极小化加权总完工时间,工件到达时间都相同的同型机问题,设计了伪多项式时间的动态规划算法,并给出了相应的FPTAS算法。     

带有安装时间和学习效应的供应链排序问题

考虑了机器带有安装时间和具有学习效应的单机供应链排序问题.在一条供应链系统中,有单个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件,机器加工不同种类的工件前需要一个安装时间,且加工相同客户的工件时具有学习效应,即随着工件的加工后面工件的实际加工时间逐渐减小.完工的工件需要成批运输给相应的客户,每一批运输都有相应的时间和费用.目标是分别极小化加权最大配送时间、总配送时间、最大延迟时间与总运输费用的和.给出了相应的算法,并分析了算法的复杂性.     

工件有工期并且可拒绝单机最小化最大提前时间的排序问题

研究工件有工期并且可拒绝的单机最小化最大提前时间的排序问题.若工件被拒绝,则需支付一定的惩罚费用;若工件被接受,则将该工件安排在机器上加工.目标函数是最小化被接收工件的最大提前完工时间与被拒绝工件的惩罚费用之和.通过对该排序问题的Pareto最优点的分析,得到该问题的多项式算法.     

带有维修活动和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期、维修活动和工件可拒绝的单机排序问题,这一问题是将所有的工件分成2个集合,分别是被接受的工件集和被拒绝的工件集。规定每个被接受的工件都有一个待定的交货期,且所有工件的交货期的大小相同。如果工件在交货期内完工,则不产生任何费用,否则工件提前或延误,会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言,它的费用只与工件有关。维修活动需要在一个固定的时间长度内完成,排在维修活动之后的工件的加工时间将会减少。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和,目标函数是确定被接受工件的最优排序,极小化接受工件和拒绝工件的总费用,该问题在多项式时间可解,在今后的应用中能发挥作用。     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有恶化和拒绝的工期指派的单机排序问题

讨论带有恶化和拒绝工件的工期指派的单机排序问题。工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性增函数。如果工件被拒绝,则有一个惩罚费用,否则工件被加工。每个工件都要确定一个工期,文章讨论的工期指派分为CON(共同工期指派)和SLK(相同松弛工期指派)两种情况。对于CON工期指派问题,其目的是确定最优公共工期及工件的加工顺序,使工期、提前、延误和拒绝的总费用最小。将该问题归结为一系列指派问题,从而得到了一个复杂性为O(n4)的算法来求解此问题。对于SLK工期指派问题,目的是确定最优的松弛量及工件的加工顺序,使松弛、提前、延误和拒绝的总费用最小。将其归结为一系列指派问题,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。     

流水作业由二台柔性机器组成时的极小完工时间之和问题

该文考虑下述由2台机器组成的流水作业问题:n个相同工件需依相同次序在机器1、2上共进行3次加工.工件j的第一次加工在机器1上进行,所需时间为p1;其第二次加工或单独在机器1上或单独在机器2上进行,当工件j的第二次加工在机器1上进行时,所需时间为p12,当工件j的第二次加工在机器2上进行时,所需时间为p21;其第三次加工需在机器2上进行,所需时间为p2.要求适当安排这n个工件的加工方式以使它们的完工时间之和达到极小.对该问题作者对应不同情况给出了不同的最优解法.     

有界平行批处理机的在线排序问题

主要研究的是在线运输排序问题,即研究m台有界平行批处理机上考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达,即一个工件只有在被释放之后才能知道它的一切信息.这些工件首先要在平行批处理机上分批加工,然后加工完成的工件再被一个运输车辆运送给某个顾客.当车辆的容量是充分大的时候,给出一个最好可能的在线算法,其竞争比为(5(1/2)+1)/2;当车辆的容量有限时,给出一个竞争比为(5(1/2)+3)/2的在线算法.     

一致性条件下带磨损因子的排序问题

考虑下述带磨损因子的排序问题：n个工件需在同台机器上依次加工，工件j,j=1，2，…，n,所需的加工时间同它被开始加工的时间有关，当工件j开始被加工的时间为t时其所需的加工时间为Pj=bjt，其中bj可视作与工件j有关的一个磨损因子．要求适当排列这n个工件的加工顺序，使某目标函数值达最小．对最大迟后、最大延误、加权完工时间之和这三个目标函数，文中给出了相应条件下的最优算法．     

带有学习效应和加工时间可控的排序问题

考虑了带有学习效应和加工时间可控的交货期窗口的单机排序问题。工件的加工时间是关于所分配资源的线性函数或凸函数。其中每一个工件均有一个交货期窗口且窗口大小相同,若工件在窗口之前或之后完工则会产生相应的惩罚,若工件在窗口中完工则无惩罚,目标是通过极小化包括提前,误工工件数、窗口的开始时间、窗口大小和资源消耗的总惩罚函数确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量。在加工时间是线性资源函数的情况下,通过将问题转化为一系列指派问题,构造一个多项式时间算法;在加工时间是凸资源函数的情况下,构造了一个在多项式时间内可解的动态规划算法。